Deepfake kreira kompjuterski program koji sam može naučiti kako rekreirati nečije lice analiziranjem velikog broja slika te osobe. Program zatim umeće lice koje je rekreiralo u postojeći videozapis – nešto poput digitalne maske. Tragove takve maske možete vidjeti u ovom snimku.

Eksperiment je urađen s istim izvornim videom koji je izvezen u dvije različite brzine kadrova – oba modela su uvježbana s potpuno istim studijskim postavkama. Broj ciklusa vježbi po slici je jednak, ali je vrijeme vježbe bilo duže s većim skupom podataka. Jasno možete vidjeti da algoritam uvježban s većim brojem slika može proizvesti profinjeniji rezultat koji bolje odgovara ciljnom snimku.

Deepfake je izvezen u rezoluciji od 64 px. Niža rezolucija znači da je bilo potrebno manje vremena za obuku algoritma, jer je model samo morao naučiti kako da kreira sliku niske rezolucije. Na krupnim kadrovima lica, niska rezolucija je očigledna.

Vrijeme vježbanja je povezano s brojem puta koji algoritam obrađuje slike. Proces obuhvata kreiranje lica (ili digitalne maske), poređenje s izvornom slikom, a zatim prilagođavanje kako bi se poboljšala sličnost maske s izvorom. Model prolazi kroz ovaj ciklus jednom za sve izvorne slike, a zatim počinje ponovo. Potrebno vrijeme zavisi od snage računara.

Rekonstrukcija lica zahtijeva mnogo moćniji računar, ali je mnogo teže prepoznati. Mnogi problemi s izvornim snimcima se ne odnose na rekonstrukciju, ali algoritam funkcionira na sličan način. Rekreirani dijelovi lica su blago mutni i manje detaljni.

Obratite pažnju i na zvuk i potražite nedostatke ili probleme sa sinhronizacijom usana. Koristeći sve što ste naučili na ovoj web stranici, zapitajte se koliko je vjerovatno da neki snimak bude predmet deepfakea i jesu li uslovi pogodni za mogući deepfake. Ako ste u nedoumici, uvijek provjerite izvor videa.